国务院2025年8月26日正式印发《关于深入实施 “人工智能 +” 行动的意见》

一、国家为何将AI基础设施列为优先任务？

在《意见》第三部分“强化基础支撑能力”中，第一条即强调“提升模型基础能力”，这释放了一个强烈的信号——国家战略级的优先级正在向底层技术倾斜。

1. 模型技术是核心，但依赖的是系统性支撑

公众熟悉的GPT、大语言模型等，能在短时间内取得突破性进展，离不开强大的算力体系、数据资源和算法平台支撑。政府层面已经意识到：真正的竞争力不在终端产品的热闹氛围，而在于背后看不见的技术架构之上。

“加强基础理论研究，加快模型训练和推理方法创新，探索模型应用新形态。”
这句话意味着，中国正在努力构建一个自主可控、具备持续演进能力的人工智能“操作系统”。

2. 智能算力不是“电”，它是新的生产要素

在《意见》的「强化智能算力统筹」中明确提出：

  • 布局超大规模智算集群；
  • 推动全国一体化算力网络建设；
  • 创新智能算力运营模式；
  • 加速推进“绿色普惠易用”的云服务。

这些举措说明：算力不再仅是科研或大企业的独享资源，而是即将普及至各行各业的基础需求。

这也意味着，谁能在算力调度、优化与运营方面领先一步，谁将在AI时代占据主导地位。

二、AI基础设施投资的四大主线：哪里机会最大？

根据文件精神和产业发展趋势，我们可以提炼出四个主要投资方向：

路线一 | 算力建设：智能时代的新电力网络

  • 典型标的：

    • 大规模数据中心运营商
    • AI专用芯片厂商（国产替代）
    • 智算中心服务商

  • 投资理由：

    • 随着“东数西算”工程加速推进，覆盖全行业的智能计算基础设施正在逐步成型；
    • 企业对私有化AI算力的需求快速增长，推动分布式算力托管市场爆发；
    • 低碳节能数据已成为行业刚需，“绿色IDC”具备长期成长空间。
✅ 关键看企业是否具备智算集群整合能力、异构计算优化技术以及一站式算力交付服务能力。

路线二 | 数据供应生态：驱动AI模型迭代的核心血液

  • 典型领域：

    • 数据标注与处理平台
    • 合成数据技术公司
    • 数字资产交易平台
    • 行业语料库提供商

  • 投资理由：

    • 国家提出“数据产权制度”与“数据贡献激励机制”，预示数据资源正迈入资本化阶段；
    • 模型性能愈发依赖于数据质量，第三方数据服务平台将持续受益；
    • 开源社区正在成为数据共创共享模式的重要枢纽。
✅ 重点关注“垂直场景+高质量数据+灵活交付”能力的平台型企业，这类企业往往具有高用户粘性和定价议价权。

路线三 | 开源生态与开发工具链：全民AI时代的起点

  • 典型方向：

    • 国内HuggingFace镜像或模型仓库
    • 教育型AI平台（ToB/ToG）
    • 低代码/无代码开发工具
    • AIGC插件与即用型工具包

  • 投资理由：

    • 社区共建、高校与科研机构参与被鼓励，开源降低AI门槛，激发中小企业数字化进程；
    • 工具类产品易于复制推广，适合具备快速扩张能力的企业。
✅ 投资逻辑偏向“产品标准化+规模化用户增长型”，需关注其用户活跃度、商业模式成熟度与商业化路径可行性。

路线四 | AI中台与应用部署平台：连接模型与现实的桥梁

  • 典型方向：

    • 行业智能中试基地
    • 应用部署引擎（PaaS层）
    • 综合解决方案商（ISV）

  • 投资理由：

    • 模型落地最难的瓶颈在于中间环节——缺乏通用接口与标准化流程；
    • 政府与头部企业积极设立中试平台，助力成果从实验室走向产线；
    • 具备跨领域集成能力、行业know-how的服务商有望获得优先入场资格。
✅ 核心在于“行业Know How + 技术方案 + 客户资源”三合一能力，可帮助客户实现快速验证与商业转化。

三、如何正确把握本轮基建红利？

如果你是投资人、企业家，可以参考以下三个维度：

第一步：关注“AI + 行业”中的基础设施先发者

例如，在制造业中最早引入AI质检系统的，往往是设备供应商；在医疗领域，最先受益的也不是医生本身，而是影像数据管理平台。

结论：谁掌握基础设施，谁就在产业链顶端。

第二步：避免追逐短期泡沫，回归真实生产力价值

当下AI热潮容易造成两类认知偏差：

  • 过度乐观：认为所有AI企业都将带来颠覆；
  • 过度悲观：认为AI仅仅是表面热闹。

真正可持续的机会在于那些：帮助企业降本增效、提升决策效率、控制风险的技术平台与服务商。

第三步：关注“人机协同”的新型劳动形态

政策文本多次提及“人机共生”、“新型组织形式”、“创造就业岗位”等关键词。AI并非旨在取代人类，而是通过增强方式让人类的工作更高效。

这意味着：谁能在此过程中提供适配的软硬件组合，谁就能赢得未来的市场份额。

四、可能存在误判的地方

  • 技术至上陷阱（认知偏差）： 过度聚焦于算法、算力、模型的“硬科技”突破，忽略了“人工智能+”的核心是 “+行业Know-How + 制度适配 + 人文伦理” 的系统工程。投资者容易陷入“唯技术论”，低估了行业知识图谱构建、业务流程再造、政策法规适配的成本与复杂性。
  • 场景落地幻象（信息盲区）： AI 有海量应用场景（工业、农业、服务、民生等），但场景价值密度与应用成熟度存在巨大差异。投资者可能被“遍地黄金”的表象迷惑，忽视了对特定场景下真实需求刚性、付费意愿、数据可得性、用户接受度的深度研判。
  • 政策红利透支（价值陷阱）： 对“国家支持”的过度解读，可能诱使资本追逐短期政策风口项目（如低水平重复的“AI+”包装），而忽视了 可持续商业模式的核心竞争力构建。文件强调的“安全可控”、“伦理向善”、“普惠共享”等要求，本身也是巨大的成本项和准入门槛，并非单纯利好。

国家的战略图谱，已在为我们描绘技术演进路径。现在的问题是——你在哪里站位？在哪个链条上卡位？

不要去追热点，也不必担心重复炒作旧概念。只要你站稳在这轮AI基础设施的一侧，就已经立于不败之地。

标签：infra, ai

你的评论